Simulasi Penjualan Arang Batok Kelapa dengan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada CV. Banjar Berniaga
Abstract
Kebutuhan arang batok kelapa di dunia industri mengalami peningkatan setiap bulannya,
hal ini disebabkan oleh semakin sedikitnya jumlah energi yang dihasilkan bumi.
Peningkatan jumlah permintaan arang tersebut juga harus diimbangi oleh hasil dari
produsen arang, untuk meningkatkan efektivas perusahaan dalam perkembangan usaha
maka harus dilakukan manajemen yang baik dalam menghitung jumlah penjualan arang
yang dihasilkan. Penjualan arang batok kelapa pada tiap tahun bisa mengalami
peningkatan dan penurunan, tingkat penjualan pada tahun yang akan datang bisa diprediksi
tingkat penjualannya dengan menggunakan metode Monte Carlo. Metode Monte Carlo
adalah algoritma komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem, seperti sistem
penjualan pada perusahaan, metode ini nantinya akan melakukan perhitungan secara
komputasi dengan menggunakan bilangan acak yang akan menghasilkan nilai untuk tahun
yang akan datang.
Keywords: Penjualan, Metode Monte Carlo, Simulasi
Full Text:
PDFReferences
the C. Republic, “Application of the Monte Carlo
Method to Estimate the Uncertainty of Air Flow
Measurement,†pp. 465–469, 2015.
H. Huang, F. Li, and Y. Mishra, “Ref3_Modeling
Dynamic Demand Response Using Monte Carlo
Simulation and Interval Mathematics for
Boundary Estimation,†Smart Grid IEEE, pp. 1–
, 2015.
B. Yu, Y. Li, Y. J. Xiao, X. L. Luo, and Z. M. Ou,
“Simulation modeling for weakening bullwhip
the effect in auto-sales,†2011 IEEE 18th Int. Conf.
Ind. Eng. Eng. Manag. IE EM 2011, no. PART
, pp. 1518–1522, 2011.
L. Haoyu, J. A. Russer, C. Wenquan, and P. Russer,
“A Monte Carlo method approach for the
the solution of the Helmholtz equation,†2015 AsiaPacific
Microw.
Conf.,no.4,pp.1–3,2015.[5]P.Dengan,M.Simulasi,M.Carlo,S.Kasus,and D.
I. Pt, “Optimasi persediaan,†vol. 4, no. 3, pp.
–174, 2016.
S. E. K. Osman, R. Mahmoud, S. F. Babiker, and S.
M. Ieee, “Aggregate Path Monte-Carlo Method
for Single-Electron Circuit Simulations,†pp. 8–
, 2015.
W. Chun, L. Kexin, H. Mingliang, and D. Jing, “On
the radar detection analysis under the
interference environment based on the Monte
Carlo method,†ISAPE 2016 - Proc. 11th Int.
Symp. Antennas, Propag. EM Theory, 2017.
S. Array, M. Signal, and P. Workshop, “SAMPLING
SIZE IN MONTE CARLO BAYESIAN
COMPRESSIVE SENSING Ioannis Kyriakides
Department of Electrical Engineering University
of Nicosia, Cyprus Radmila Pribi ´ c Sensors
Advanced Developments Thales Nederland
Delft, The Netherlands,†pp. 397–400, 2014.
S. Daoyuan, “The Application of Monte Carlo
Computer Simulation in Economic Decision-
making,†no. Occam, pp. 592–595, 2010.
L. Bertot, S. Renaud, and J. Gossa, “An
overview of cloud simulation enhancement using
the monte-Carlo method,†Proc. - 18th
IEEE/ACM Int. Symp. Clust. Cloud Grid
Comput. CCGRID 2018, pp. 386–387, 2018.
S. Sheng, D. Xianzhong, and W. L. Chan,
“Probability distribution of fault in the distribution
system,†IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, no.
, pp. 1521–1522, 2008.
M. Sira, S. Maslan, V. N. Zachovalova, G.
Crotti, and D. Giordano, “Modelling of PMU
uncertainty using Monte Carlo method,â€
CPM 2016 - Conf. Precis. Electromagn. Meas.
Conf. Dig., pp. 3–4, 2016.
DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v7i2.1360
INFORMATIKA
Journal URL: https://jurnal.ulb.ac.id/index.php/informatika
Journal DOI: 10.36987/informatika
P-ISSN: 2303-2863
E-ISSN: 2615-1855
Alamat Redaksi :
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu
Gedung Fakultas Sains dan Teknologi,
Jalan Sisingamangaraja No.126 A KM 3.5 Aek Tapa, Bakaran Batu, Rantau Sel., Kabupaten Labuhan Batu, Sumatera Utara 21418